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高翔slam第一讲课件及PPT
高翔slam第一讲课件及PPT
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slam
三维重建
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高翔视觉slam第一讲课件，习题，习题答案，参考书籍等资料
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精品课程PPT分享，视觉SLAM十四讲配套PPT， 全网唯一资源
SLAM十四讲【1-6章】PPT.rar
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本资源包括高翔SLAM十四讲1-6章PPT，便于简化理解和日常讲解摘要使用。
激光SLAMPPT
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基于扫描匹配的 SLAM是基于最近邻扫描匹配来估计两次扫描间机器人的平移和旋转的算法。扫描 匹配算法主要源自迭代最近点(Iterative Closest Point, ICP)算法及其改进算法。该算法通过迭代细调由 机器人里程计给出的初始位姿，限定了搜索空间。然而，该算法假定机器人的初始位姿和机器人的真实 位姿之间的偏差足够小，以便于达到全局最优匹配。
SLAM 十四讲 课件 slam
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14.视觉SLAM十四讲(高翔第二版)1
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内容简介本书系统介绍了视觉 SLAM（同时定位与地图构建）所需的基本知识与核心算法，既包括数学理论基础，如三维空间的刚体运动、非线性优化，又包括计算机视觉的算法
第三届“SLAM技术及应用”暑期学校课件PDF.zip
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第三届“SLAM技术及应用”暑期学校课件PDF，由中国增强现实核心技术产业联盟、浙江省人工智能学会增强现实分会联合主办，浙江大学CAD&CG国家重点实验室承办，浙江大学-商汤三维视觉联合实验室协办的第三届“SLAM技术及应用”暑期学校与研讨会将于8月18日至21日以线上授课的形式与大家见面。
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《视觉slam介绍》PPT，《视觉slam介绍》课件，《视觉slam介绍》
《视觉SLAM十四讲（高翔）》高清中文版PDF 1
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第1讲前言本书讲什么 .如何使用本书 .组织方式.代码 .面向的读者 .风格约定.致谢和声明 .第 2 讲 初识 SLAM引子：小萝卜的例子 . . . . .
高翔视觉slam十四讲有完整库的代码文件
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高翔视觉slam十四讲有完整库的代码文件 ： 因为高翔视觉slam十四讲文件里面的，3rdparty文件夹下下载下来是空的，所以这里有专门的已经下载好了的文件夹供大家使用，不用再自己下载了，避免因版本不同而编译错误。...
高翔视觉slam 14讲 配套代码
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高翔视觉slam 14讲 配套套代码，每一章都有，有助于学习视觉SLAM
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slam十四讲视频配套ppt
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高翔视觉slam代码
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高翔视觉slam代码整理版，包含个人注释与代码解读以及书中使用到的数据
SLAM十四讲
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SLAM十四讲是最权威的教程，SLAM十四讲是最权威的教程
SLAM14讲~视频链接
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SLAM14讲，清华大学高翔亲自讲SLAM14讲视频。有代码的讲解和书籍内容的讲解。。SLAM14讲对计划学SLAM的童鞋来说是一本非常合适的书。
SLAM9讲+PPT+视觉彩色测试图
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讲述视觉SLAM14讲
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my slam 14 , book and homework.
YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer
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全新的SOTA模型YOLOv9
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当今的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数，以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时，还需要设计一个合适的架构，以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实：当输入数据经过逐层的特征提取和空间变换时，会丢失大量信息。本文将深入探讨数据在深度网络中传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数问题。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI
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